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概要本文利用tensorflow构建文本分类模型，数据集使用的是IMDB电影评论文本【数据集地址】，模型主要有四层：模型构建导入所需要的库，以及下载数据集。import matplotlib.pyplot as pltimport osimport reimport shutilimport stringimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras im

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过拟合的如何产生的？过拟合的解决办法欠拟合如何产生的？欠拟合的解决办法

训练集标签类别不平衡是机器学习模型训练非常常见的一个问题。它是指训练集中标签A和标签B样本数比例差别很大，当要预测小类标签，即使模型的效果特别差，模型预测的准确率也能达到很高的数值。因此，我们需要处理不平衡的数据集，避免这种情况出现。一般情况下，我们需要处理的是极不平衡的问题（比如类别比例在1:100）。在类别不平衡的情况下，关于混淆矩阵评估指标（准确率：accuracy；精确率：precisio

在互联网如此发达的今天，每天都有海量的数据产生。通过对这些的数据进行分析，我们可以挖掘出数据中的很多信息，从而获取商业价值。面对如此海量的数据，一般的统计分析技术是无法胜任的，需要使用专门的大数据分析技术。今天我们介绍目前最为流行的数据处理技术—Apache Spark。Spark是一款支持多语言的，为大规模分布式数据处理而设计的一站式引擎，它整合了各种上层库，比如用于机器学习的MLlib、提供交

Dropout是什么？Dropout是深度神经网络优化训练过程的一个算法。是由“AI教父”Geoff Hinton在其论文《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》中提出并在论文《Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from O

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一、模型评估概述通常机器学习模型训练都分为训练集和测试集，训练集用来训练模型，而测试集用来评估模型效果。例如对于分类模型来说，我们使用准确率来衡量模型的好坏。准确率的定义为在预测中分类正确的样本占样本总数的比例。一般地我们也把学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”，在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”。在新样本上的误差称为“泛化误差”。而我们最终的目标则是要得到“泛化